构建船舶汽轮发电机组负荷扰动控制数学模型，有效控制负荷扰动，降低负荷频率偏差。采用船舶发电机组负荷扰动模型获取负荷扰动下发电机组的影响参数，采用时间差分误差比例优先级采样方式采集负荷扰动数据，并输入神经网络，通过网络的离线预学习阶段输出负荷扰动控制参数。网络在线应用阶段，通过发电机组影响参数与频率控制质量标准指标设计奖励函数，结合控制参数，输出负荷扰动控制结果。实验证明：该模型可有效快速控制负荷扰动，确保发电机输出功率稳定，汽轮机进气量快速恢复标准值，降低区域控制误差；在不同负荷扰动下，该模型快速控制负荷扰动，降低负荷频率偏差，控制时间均在100 s以内，且超调量小。
The mathematical model of load disturbance control of ship steam turbine generator unit is constructed to effectively control load disturbance and reduce load frequency deviation. The influence parameters of the generator set under the load disturbance are obtained by using the load disturbance model of the ship generator set. The load disturbance data are collected by using the time difference error proportional priority sampling method and input into the neural network. The load disturbance control parameters are output through the off-line pre learning stage of the network. In the on-line application stage of the network. The reward function is designed through the influence parameters of generator set and the quality standard index of frequency control. Combined with the control parameters, the load disturbance control results are output. Experiments show that the model can effectively and quickly control the load disturbance, ensure the stability of generator output power, quickly restore the standard value of steam turbine intake, and reduce the regional control error. Under different load disturbances, the model can quickly control the load disturbance and reduce the load frequency deviation. The control time is less than 100 s and the overshoot is small.
2022,44(3): 117-120 收稿日期：2021-11-05
DOI：10.3404/j.issn.1672-7649.2022.03.022
分类号：U664.14
基金项目：北京市高等学校大学数学教学研究与发展中心项目(CMC20190310)
作者简介：吴爱娟(1979-)，女，硕士，讲师，研究方向为概率统计
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